Springtime phytoplankton responses to light and iron availability along the western Antarctic Peninsula
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Light and iron availability are intertwined in controlling Southern Ocean primary production because several photosynthetic proteins require iron. Changes in light and iron availability can also affect phytoplankton species composition, which impacts nutrient cycling, carbon drawdown, and food web structure. To investigate the interactive effects of light and iron on phytoplankton growth, photosynthesis, photoacclimation strategy, micronutrient stress‐induced protein expression, and species composition, we conducted five bioassay experiments during spring in waters along the western Antarctic Peninsula with four treatments: low light (LL) or high light (HL) combined with or without iron addition. This region has rarely been studied in spring. We found that light limits growth while iron does not, despite overall low iron concentrations. Our results demonstrate that phytoplankton were LL acclimated in situ but photosynthetically optimized for higher light than they were experiencing, likely due to a highly dynamic light regime. Expression patterns of micronutrient stress‐induced proteins were consistent with iron stress in off‐shelf regions, but remarkably this iron stress did not result in lower carbon fixation and growth rates. Notably, manganese drawdown was highest under elevated light, suggesting a possible role in managing HL, although high flavodoxin expression indicated that Phaeocystis antarctica may not have been manganese‐limited. Although light and iron treatments did not impact species composition, high methionine synthase indicated that diatoms could have experienced stress induced by low vitamin B12, potentially contributing to P. antarctica's general dominance throughout the experiments. Our results indicate that P. antarctica may be better adapted to spring conditions than diatoms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».